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《DL4CV實戰——構建基于深度學習的智能圖像識別系統》

2018-5-11 16:17| 發布者: 岸岸| 查看: 26984| 評論: 0|原作者: 岸岸

工具 基礎 深度學習 BI Android 實戰

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    深度學習的重要意義毋庸置疑,它在圖像處理方面相關領域有許多實際應用。將圖像處理和深度學習相結合,能夠很好地解決很多問題。

    本課程在基礎知識的講解,更關注完整工具鏈的搭建和使用:我們不僅要能夠實現一個以vgg-16為基礎的CBIR系統的深度學習模型,并且要通過訓練和調參,使其能夠解決實際問題;更進一步要將其作為webapi的服務開放出去,讓我們的客戶端(PC和Android)都能夠調用。

課程大綱:

第一課、綜述。為什么要做這個方面的研究學習?學習什么內容?怎樣進行有效學習?相關資料的推薦
第二課、基本單機環境的搭建;Python語言在深度學習中的作用
第三課、jupyter聯機環境的搭建;xxnet的使用,colab環境的搭建使用,運行第一個深度學習的例子,特別是要將曲線圖繪制出來
第四課、對numpy的簡單介紹.和本課程相關的Python語法簡介,要提取重點。運行第一個mnist的例子(給深度學習入門者的Python快速教程)
第五課、vgg-16模型簡介,使用已經搭建起來系統訓練和測試公用數據集
第六課、模型遷移和數據集增量概論簡介,對本系統作用
第七課、CBIR(以圖搜圖)需求簡介,如何基于vgg-16模型實現CBIR
第八課、在現有基礎上,如何看懂結果曲線,并進行參數調優
第九課、flask簡介和mvc基礎框架
第十課、flask進階,搭建基礎上傳、下載服務,開放webapi服務
第十一課、增加js/css,實現美化界面(代碼開發、方便復用)
第十二課、結合現有模型,開放提供CBIR的webapi服務
第十三課、總結,課程回顧

授課時間:本期課程將于12月15日開始。課程持續時間大約為15周。

授課對象:
深度學習和圖像處理從業者和愛好者、及相關專業院校學生

課程環境:
windows +anaconda+vscode

收獲預期:
我們不僅要能夠實現一個以vgg-16為基礎的CBIR系統的深度學習模型,并且要通過訓練和調參,使其能夠解決實際問題;更進一步要將其作為 webapi的服務開放出去,讓我們的客戶端(PC和Android)都能夠調用。

講師簡介:

禾路 老師
國家工信部認證軟件設計師,嵌入式系統設計師;8年圖像處理經驗。長期奮斗在圖像增強、識別一線。實戰經驗豐富,研究開發的連鑄體拼接算法、人臉美化算法、紅外線血管增強識別系統、中藥識別系統、石材大板識別系統等均已投入使用。
OpenCV有著深入理解和解析。對OpenCV結合mfc、csharp快速開發,解決實際問題有獨到見解。開源框架GreenOpenMFCTemplate受到《學習OpenCV》中文版翻譯者于士琪論壇和博客推薦。
作為Review參與2017年下半年上市的《學習OpenCV3》中文版的翻譯工作。

新穎的課程收費形式:“逆向收費”約等于免費學習,僅收取100元固定收費+300元暫存學費,學習圓滿則全額獎勵返還給學員!

本門課程本來打算完全免費,某位大神曾經說過“成功就是正確的方向再加上適度的壓力”。考慮到講師本身要付出巨大的勞動,為了防止一些朋友在學習途中半途而廢,浪費了講師的付出,為此我們計劃模仿某些健身課程,使用“逆向收費”的方法。
在報名時每位報名者收取400元,其中100元為固定 收費,另外300是暫存學費,即如果學員能完成全部課程要求,包括完成全部的書面和互動作業,則300元全款退回。如果學員未能堅持到完全所有的學習計劃任務,則會被扣款。期望這種方式可以轉化為大家強烈的學習愿望和驅動力!

課程授課方式:
1、 學習方式:老師發布教學資料、教材,幻燈片和視頻,學員通過網絡下載學習。同時通過論壇互動中老師對學員進行指導及學員之間相互交流。
2、 學習作業:老師每周布置書面及互動作業,學員需按時按質完成作業。
3、 老師輔導:根據作業批改中發現的問題,針對性給予輔導,幫助大家掌握知識。
4、 結業測驗:通過測驗,完成學業。

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